चलती - औसत - बच

इस सवाल का पहले से ही उत्तर दिया गया है। एआरआईएमए 0,0,1 मॉडल के लिए, मैं समझता हूं कि आर समीकरण का अनुकरण xt mu et theta e t-1 कृपया मुझे सही करें यदि मैं ग़लत हूँ। मुझे लगता है ई टी -1 समान है आखिरी अवलोकन के अवशिष्ट लेकिन एट की गणना कैसे की जाती है। उदाहरण के लिए, यहां एक नमूना डेटा 526 658 624 611 में पहले चार टिप्पणियां हैं। ये पैरामीटर्स हैं अरिमा 0,0,1 मॉडल इंटरसेप्ट को 246 1848 मै 1 1 9 83 9 मॉडल का उपयोग करने वाला पहला मान 327 0773 है। मुझे 246 1848 0 98 9 52 526-327 0773 442 9 7 9 का इस्तेमाल करने वाला दूसरा मूल्य मिलता है। लेकिन आर द्वारा दिया गया दूसरा फिट मूल्य 434 7928 है। मुझे लगता है कि अंतर है क्योंकि एट शब्द की वजह से मुझे पता नहीं है कि एट शब्द की गणना कैसे की जाती है। ग्लेनब निक स्टैनेर व्हाबर द्वारा डुप्लिकेट के रूप में चिह्नित 28 जुलाई 14 को 1 24। यह सवाल पहले से पूछा गया है और पहले से ही जवाब अगर उन उत्तर आपके प्रश्न का पूरी तरह से संबोधित नहीं करते हैं, तो कृपया एक नया प्रश्न पूछें। आप इनकी मूल्यों को एक कदम के पूर्वानुमान के रूप में प्राप्त कर सकते हैं। ओन्स एल्गोरिदम उदाहरण के लिए देखें ब्रॉकवेल और डेविस में 5 5 2 इंटरनेट से मैं इन स्लाइड्स को मिला। देखा मूल्यों और अवशेषों के बीच के अंतर के रूप में फिट मूल्यों को प्राप्त करना बहुत आसान है इस मामले में, आपका प्रश्न नीचे फोड़े अवशेष प्राप्त करना। चलो इस श्रृंखला को एमए 1 प्रक्रिया के रूप में तैयार करते हैं। अवशिष्ट, टोपी टी, एक पुनरावर्ती फिल्टर के रूप में प्राप्त किया जा सकता है.उदाहरण के लिए, हम समय 140 पर मनाए गए मान के रूप में टी 140 शून्य से अवशिष्ट प्राप्त कर सकते हैं अनुमानित अनुमानित न्यूनतम घटाकर टोपी बार पिछले अवशिष्ट, टी 13 9। फ़ंक्शन फ़िल्टर का उपयोग इन गणनाओं को करने के लिए किया जा सकता है। आप देख सकते हैं कि नतीजा अवशिष्ट द्वारा लौटा अवशेषों के बहुत करीब है। पहले अवशेषों में अंतर सबसे अधिक संभावना है कुछ प्रारंभिक रूप से मैंने छोड़ा हो सकता है। फिट मान केवल मनाया मूल्य शेष शेष हैं। व्यवहार में आपको अवशिष्ट कार्यों का उपयोग करना चाहिए, लेकिन शैक्षणिक उद्देश्य के लिए आप पुनरावर्ती समता की कोशिश कर सकते हैं उपर्युक्त उपरोक्त आप ऊपर दिखाए गए अनुसार कुछ उदाहरणों से शुरू कर सकते हैं, मैं आपको फ़ंक्शन फ़िल्टर के दस्तावेज़ीकरण को पढ़ने और इसके साथ अपनी कुछ गणना की तुलना करने की सलाह देता हूं जब आप शेष अवशेषों और उपयुक्त मानों की गणना में शामिल संचालन को समझते हैं अधिक व्यावहारिक कार्यों का जानकार उपयोग करने में सक्षम होंगे और सज्जित होंगे.आप इस प्रश्न में आपके प्रश्न से संबंधित कुछ अन्य जानकारी पा सकते हैं। यह बॉक्स-जेनकिंस एमए मॉडल पर एक बुनियादी सवाल है जैसा कि मैं समझता हूं, एक एमए मॉडल मूल रूप से समय-श्रृंखला मूल्यों की एक रैखिक प्रतिगमन वाई त्रुटि के विरुद्ध पिछले ई शब्द है और यह है कि, अवलोकन Y पहले के अपने पिछले मानों के खिलाफ regressed है YY और फिर एक या अधिक वाई - टोपी मान एमए मॉडल के लिए त्रुटि शर्तों के रूप में उपयोग किया जाता है। लेकिन एआरआईएमए 0, 0, 2 मॉडल में त्रुटि शब्दों की गणना कैसे की जाती है यदि एमए मॉडल को एक आटोमैरेजिव भाग के बिना प्रयोग किया जाता है और इस तरह कोई अनुमानित मूल्य नहीं है, तो मुझे संभवतः एक त्रुटि शब्द कैसे मिल सकता है। 7 अप्रैल 12 12 को 48.MA आदर्श अनुमान। हमें 100 बार बिन्दुओं के साथ एक श्रृंखला की कल्पना करें, और कहें कि यह एमए 1 मॉडल की विशेषता है, तो कोई इंटरसेप्ट नहीं है। फिर मॉडल द्वारा दिया जाता है। yt varepsilont - थीटा varespsilon, ट्रैक्टर टी 1,2, cdots, 100 क्वाड 1. यहाँ त्रुटि शब्द नहीं देखा गया है तो यह प्राप्त करने के लिए, बॉक्स एट अल टाइम सीरीज विश्लेषण पूर्वानुमान और नियंत्रण 3 संस्करण पेज 228 सुझाव है कि त्रुटि शब्द की गणना है t1 के लिए त्रुटि शब्द है, तो varepsilon y theta varspsilon अब हम इस के बारे में जानने के बिना थी की गणना कर सकते हैं तो यह प्राप्त करने के लिए, हमें मॉडल के प्रारंभिक या प्रारंभिक अनुमान की गणना करने की आवश्यकता है, बॉक्स एट अल देखें कहा पुस्तक की धारा 6 3 2 पृष्ठ 202 राज्य है। यह दिखाया गया है कि एमए क्सी प्रक्रिया के पहले q autocorrelations nonzero हैं और मॉडल के पैरामीटर के संदर्भ में rhok displaystyle frac theta1 theta theta2 theta cdots के रूप में लिखा जा सकता है थिटा थेटाक क्वाड क 1,2, सीडॉट, क्यू। रौ 1, आरओ 2 सीडीट्स, रौक के रूप में कथित तौर पर क्यू अनजान में क्यू समीकरणों की आपूर्ति करता है। थिटे के प्रारंभिक अनुमान अनुमानों को प्रतिस्थापित करते हुए प्राप्त किए जा सकते हैं उपरोक्त समीकरण में rhok के लिए। नोट यह आरक्यू अनुमानित आत्म-संबंधन है धारा 6 3 में अधिक चर्चाएं हैं - पैरामीटर के लिए प्रारंभिक अनुमान कृपया उस पर पढ़िए, मान लें कि हम प्रारंभिक अनुमान प्राप्त करते हैं। 0 5 फिर, varepsilon y 0 5 varepsilon अब, एक और समस्या यह है कि हम varepsilon0 के लिए मूल्य है क्योंकि टी 1 से शुरू होता है, और इसलिए हम varepsilon1 की गणना नहीं कर सकते हैं, सौभाग्य से, दो तरीकों से इसे प्राप्त होता है। कंडीशनिक आधिकारिक। अनैतिक अधिवास। बॉक्स एट अल सेक्शन 7 1 3 पृष्ठ 227 के अनुसार varepsilon0 के मूल्यों को प्रतिस्थापित किया जा सकता है अगर एन मध्यम या बड़े है, तो यह विधि सशर्त अपेक्षा है अन्यथा, बिना शर्त संभावना का उपयोग किया जाता है, जिसमें varepsilon0 का मूल्य वापस-पूर्वानुमान के द्वारा प्राप्त किया जाता है, बॉक्स एट अल इस पद्धति की सिफारिश करते हैं और अनुभाग में बैक-पूर्वानुमान के बारे में और पढ़ें 7 1 4 पृष्ठ 231. Varepsilon0 के शुरुआती अनुमान और मूल्य प्राप्त करने के बाद, अंततः हम त्रुटि शब्द की पुनरावर्ती गणना के साथ आगे बढ़ सकते हैं तो अंतिम चरण में मॉडल 1 के पैरामीटर को सजाना, याद रखें कि यह अब प्रारंभिक अनुमान नहीं है। पैरामीटर थीता का अनुमान लगाने में, मैं गैर-लाइनर एस्टीमेशन प्रक्रिया का उपयोग करता हूं, विशेष रूप से लेवेनबर्ग-मार्क्वार्ट एल्गोरिथम, चूंकि एमए मॉडल अपने पैरामीटर पर अलाइनलाइन हैं। औसत औसत - एमए डाउन मूविंग एवरेज - एमए। एसएमए उदाहरण के अनुसार, 15 दिनों में निम्नलिखित समापन कीमतों के साथ सुरक्षा पर विचार करें। 1 5 दिन 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 दिन 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 दिन 28, 30, 27, 29, 28. एक 10-दिन एमए पहले 10 दिनों के लिए समापन मूल्य औसत पहले डेटा बिंदु के रूप में औसत होगा अगले डेटा बिंदु जल्द से जल्द कीमत छोड़ देंगे, मूल्य जोड़ें 11 वें दिन और औसतन लेते हैं, और जैसा कि नीचे दिखाया गया है। जैसा कि पहले लिखा गया है, एमए की वर्तमान कीमत पर कार्रवाई की वजह से पिछली कीमतों पर आधारित हैं, एमए के लिए समय की अवधि अब अधिक है, इस प्रकार 200-दिवसीय एमए 20-दिवसीय एमए की तुलना में काफी अधिक अंतर होगा क्योंकि इसमें पिछले 200 दिनों की कीमतें शामिल हैं वें की लंबाई ई एमए का उपयोग व्यापारिक उद्देश्यों पर निर्भर करता है, अल्प अवधि के व्यापार और दीर्घकालिक एमए के लिए उपयोग किए जाने वाले कम एमए के साथ लंबी अवधि के निवेशकों के लिए अनुकूल है 200-दिन एमए व्यापक रूप से निवेशकों और व्यापारियों द्वारा इसके बाद के संस्करण और उससे नीचे के ब्रेक के साथ महत्वपूर्ण व्यापार संकेतों के रूप में माना जाता औसत चलती है। एमए अपने दम पर महत्वपूर्ण व्यापार संकेतों को भी देते हैं, या जब बढ़ते एमए से दो औसत पार हो जाते हैं, तो यह संकेत मिलता है कि सुरक्षा एक अपट्रेंड में है, जबकि गिरावट एमए इंगित करता है कि यह डाउनटेन्ड में है इसी तरह, ऊपर की ओर एक बुलंदी विदेशी के साथ गति की पुष्टि की जाती है, जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए नीचे एक लंबी अवधि के एमए डाउनवर्ड गति के ऊपर पार हो जाती है एक मंदी के विदेशी के साथ पुष्टि की जाती है, जो तब होता है जब एक अल्पकालिक एमए लंबे समय तक एमए के नीचे पार करता है